Критическая уязвимость в Jenkins раскрывает конфиденциальную информацию

Критическая уязвимость в Jenkins раскрывает конфиденциальную информацию

Критическая уязвимость в Jenkins раскрывает конфиденциальную информацию

Jenkins, популярная программная система с открытым исходным кодом, уведомила всех о критической уязвимости в веб-сервере Jetty, которая может привести к повреждению памяти и раскрытию конфиденциальной информации.

Отслеживаемая под идентификатором CVE-2019-17638 брешь получила 9,4 балла из 10 по шкале CVSS. Она затрагивает Eclipse Jetty версий 9.4.27.v20200227-9.4.29.v20200521.

«Существующая уязвимость позволяет не прошедшим аутентификацию злоумышленникам получить заголовки HTTP. Таким образом, в руки атакующих может попасть конфиденциальная информация, отправленная другому пользователю», — объясняют разработчики в официальном заявлении.

Проблема безопасности, затрагивающая Jetty и Jenkins Core, судя по всему, появилась с выходом Jetty 9.4.27. Именно в этой версии разработчики добавили механизм для обработки больших HTTP-заголовков, чтобы пресечь переполнение буфера.

Однако вместо переполнения буфера авторы софта столкнулись с другой распространённой проблемой — повреждение памяти и раскрытие информации. После анализа уязвимости разработчики выпустили Jetty 9.4.30.v20200611, в которой данная брешь уже отсутствует.

Российский ИИ силён в науке, но застревает на пути к рынку

Россия стала третьей среди стран БРИКС и 20-й в мире по числу научных работ, представленных на десяти ведущих международных конференциях по машинному обучению и искусственному интеллекту. Результаты исследования опубликовал Наукометрический центр НИУ ВШЭ.

В 2020-2025 годах, по данным «Известий», российские организации представили 560 исследований, которые получили более 12,3 тыс. цитирований.

Средний показатель международной цитируемости составил 3,59 — выше, чем у Индии с её 3,10, несмотря на значительно меньший объём публикаций. Работ меньше, зато читают их заметно внимательнее.

Сильнее всего российская научная школа выглядит в математике машинного обучения, оптимизации и анализе формальных понятий. Заметные результаты также есть в компьютерном зрении и речевых технологиях.

Более 40% отечественных публикаций подготовлены при участии бизнеса. Среди компаний лидирует «Яндекс», среди университетов — НИУ ВШЭ и Сколтех, среди некоммерческих организаций — AIRI.

Но между хорошей статьёй и работающим продуктом всё ещё лежит довольно широкий технологический овраг. Развитию мешают дефицит вычислительных мощностей, ограниченный доступ к качественным данным и слабый перенос исследований в коммерческие решения. Отставание особенно заметно в обработке естественного языка, ИИ-агентах и инфраструктурных технологиях.

В Минцифры заявили, что намерены стимулировать спрос на отечественные ИИ-решения, развивать вычислительную инфраструктуру, совершенствовать регулирование и ускорять внедрение научных разработок.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru